如何通过迁移到专用 Linode 实例降低视频转码成本

在云中构建有许多相关成本。对于视频转码，我们有存储成本、计算实例成本，以及最重要的出口成本。 出口成本经常被忽视，但却会对底线产生重大影响。当您希望在全球范围内以所有正确的格式分发内容，同时保持低成本时，挑战就来了。每次访问数据或从云中传输数据时，无论是流媒体视频内容、下载文件还是提供网页，都会产生出口费用。在全球范围内，这些费用将成为一个重要的细列项目。 

那么，我们如何在不增加成本的情况下向全球受众提供资产呢？这是许多公司都面临的挑战，最近我们的一位客户就遇到了这样的挑战，他是一家基于互联网的电视和点播内容提供商。该客户是一家著名的 OTT（Over-the-Top）平台，专门为全球观众提供直播电视频道、点播内容和电视回放服务。他们在可扩展的基于云的解决方案上投入巨资，以确保最小的缓冲和延迟流体验，尤其是在流量高峰期。该客户最初求助于Oracle Cloud GPU和AWS VT1 实例来处理视频转码。然而，这些云提供商的价格昂贵，以至于客户在经济上无法承受。每次向终端用户流式传输、下载或提供视频内容时，都会产生大量的出口费用。这些费用很快就增加了，特别是考虑到他们的受众遍布全球，而且需要高质量、低延迟的流媒体。他们希望最大限度地提高每个虚拟机的转码流，以获得更好的性价比，同时将转码后的视频部署到用户，以提供低延迟内容。然而，随着用户群的扩大和内容分发的全球扩展，财务负担变得难以承受。

面对不断攀升的成本，客户需要在不牺牲性能或用户体验的前提下，找到一种更具成本效益的解决方案。这促使他们对视频转码和内容分发战略进行了彻底的重新评估，我在这篇博文中已经谈到过这一点。他们寻求能优化每台虚拟机（VM）转码流数量的替代方案，从而提高性价比。此外，他们还希望在更靠近用户的地方部署转码视频，以减少延迟并进一步提升观看体验。

AWS VT1 的相关成本不断上升，尤其是转出AWS 的出口费用，这促使我们重新评估视频转码内容分发平台。 

视频点播转码的挑战

想象一下，您是一家大型 OTT 平台的工程师，负责为数百万用户进行视频转码。这是一项艰巨的任务，既需要专业的技术知识，又需要谨慎的财务管理。无论观众身处何地，使用何种设备，您都要确保他们接收到高质量、无缝的视频流。

每天，您都要管理一组虚拟机 (VM)，它们承担着繁重的视频内容编码任务。这个过程不仅仅是转换视频格式，还要针对不同的分辨率、比特率和编解码器进行优化，以确保内容在从智能手机到 4K 电视的各种屏幕上都可以访问，而且看起来效果极佳。挑战在于如何保持这些虚拟机的高效运行，以处理源源不断的视频数据流，同时避免瓶颈并最大限度地减少延迟。

我们还需要记住，视频转码是资源密集型的。每段视频都必须以多种格式和质量进行处理，以适应不同的网络条件和设备能力。这就需要大量的计算能力，也就意味着 CPU、GPU 和内存资源的成本很高。作为工程师，您需要不断监控这些资源，在多个虚拟机之间平衡负载，以防止过度使用并确保最佳性能。

除了计算需求外，还需要考虑另一个重要方面：数据出口成本。每次视频流媒体、下载或传输到内容交付网络 (CDN) 时，贵公司都会产生出口费用。这种费用通常基于传输的数据量，并根据数据的目的地、传输距离和消耗的带宽等因素而变化。这些费用很快就会累积起来，尤其是在向全球受众传输大量高清内容的情况下。管理好这些成本对维持公司的底线至关重要。

为了应对这些挑战，您需要制定一项战略，最大限度地提高转码基础设施的效率，同时控制成本。为此，您需要优化虚拟机利用率，确保每个虚拟机在不超负荷的情况下充分发挥其潜力。这意味着每个虚拟机可以转码更多的数据流。您还需要选择合适的云提供商。不同的云提供商提供不同的定价模式和性能。评估这些选项，找到一个能在成本和性能之间取得最佳平衡的提供商至关重要。您还需要实施减少出口费用的策略，例如在更靠近终端用户的地方缓存经常访问的内容、有效使用 CDN，以及考虑出口费用更低的替代云存储解决方案。最后，您需要探索具有成本效益的计算实例，如 Linode，与传统云提供商相比，它可以提供可预测的定价和更好的性价比。

从本质上讲，工程师的职责是确保视频转码基础设施的稳健性、可扩展性和成本效益。这需要在优化技术性能和管理财务限制之间不断取得平衡。通过实施深思熟虑的战略并利用正确的工具和技术，您可以满足数百万用户的需求，同时保护公司的底线。

视频转码成本分析

让我们看看详细的成本分析，比较使用 64 GB 专用 Linode 实例和AWS EC2 VT1 vt1.6xlarge 实例进行视频转码的成本，同时考虑出口成本和总性价比。 

假设流媒体提供商每月需要转码 100 小时的视频内容。每个视频文件的平均大小为 1 GB，提供商希望转码为三种不同的输出格式，以支持各种设备和分辨率。我们还假设在两个提供商上对 1 小时的视频内容进行转码需要 2 小时，每个提供商需要 50 个实例。

这一成本比较说明，迁移到Linode 专用虚拟机可节省大量成本。在这项分析中，使用Linode专用实例进行视频转码比使用AWS VT1便宜33%。除了更低的实例成本外，当客户选择Akamai计算实例时，Akamai还提供大量的免费出口分配，与AWS ，进一步降低了总体出口成本。您不仅可以以更低的成本进行视频转码，而且在使用Akamai进行转码并通过我们的CDN分发内容时，您还可以获得零出口成本。如果客户使用Akamai CDN将转码后的视频传输到存在点（PoPs）或从存在点（PoPs）传输到AkamaiCDN，那么相关成本将被有效消除。通过利用我们的计算资源进行转码，客户可以享受最低的出口费用，确保为其数据传输需求提供经济高效的解决方案。

解决方案：迁移到专用 Linode 实例

让我们看看这位 OTT 客户是如何从AWS EC2 VT1 实例迁移到 64GB 专用 Linode 实例的。他们使用LinodeObject Storage上传视频，然后将其连接到Linode Kubernetes 引擎，由该引擎执行视频转码。转码完成后，输出视频被放入输出桶，然后通过Akamai的CDN进行分发。让我们深入了解以下步骤，看看Linode的64GB专用虚拟机是如何以经济高效的方式顺利完成视频转码过程的。

步骤 1：内容摄取和存储

首先，Linode 会采集原始的直播或点播视频。这些视频被上传到本地专用对象存储区LinodeObject Storage ，该存储区专门用于处理接收到的内容。该存储桶是等待处理的原始视频的存储库。在这里，与每个视频相关的元数据（如标题、描述和时间戳）也可能与视频文件一起存储。当视频上传到这个存储桶时，视频处理流水线就开始了。 

步骤 2：转码工作流程初始化

原始视频上传到 Linode 存储桶后，转码虚拟机就开始发挥作用。这些专用虚拟机被配置为持续监控存储桶，扫描需要处理的新视频。一旦检测到新视频，就会触发转码软件（在本例中，客户使用的是Capella）启动转码过程。在转码过程中，原始视频文件会被转换成各种格式和分辨率，并针对不同的设备和带宽进行优化。这就是 Linode 上视频转码功能发挥作用的地方。专用的 Linode 虚拟机利用并行处理能力，可同时高效处理多个转码任务，确保及时处理传入的视频。

步骤 3：输出存储

转码软件处理原始视频时，会生成转码输出并存储在输出 Linode 存储桶（或不同文件夹中的同一存储桶）中。这些经过转码的视频在转换成与各种设备和流媒体平台兼容的格式后，即可交付给最终用户。此外，Linode 的Object Storage 还可确保转码视频的高可用性和耐用性，其冗余和数据完整性机制可防止数据丢失。 

步骤 4：集成 CDN

为了提高性能和可扩展性，该客户选择将Akamai的CDN集成到他们的视频处理工作流程中。Akamai对视频库进行缓存、分发和访问控制，以低延迟和高吞吐量向终端用户分发内容。通过利用Akamai的边缘缓存和全球分发功能，客户能够从距离最终用户最近的边缘位置提供视频，从而优化内容分发，减少延迟并改善用户体验。另外，由于客户使用Akamai计算进行转码，因此使用Akamai的CDN分发内容时无需支付出口费用。

步骤 5：基础设施管理和自动化

为了简化操作并提高可扩展性，该客户使用Linode Automation API 管理其基础架构并部署新的代码版本。Linode 自动化 API 允许对虚拟机、存储卷和网络资源进行可编程的调配和配置，从而通过代码有效地管理基础架构。通过使用基础架构即代码（IaC），该客户使用代码声明式地定义了他们的基础架构要求，将重复性任务自动化，并确保了跨环境的一致性。 

最终想法

我希望以上对按需视频转码、优化虚拟机利用率和保持低出口成本所面临挑战的解释，有助于说明随着我们每天消费越来越多的流媒体视频内容，这一问题的解决方案将继续呈指数级增长。在特定的使用案例中，使用Linode的专用实例进行视频转码比使用AWS VT1实例便宜33%。请记住，当您使用Akamai进行视频转码并使用我们的CDN进行分发时，您的出口成本将被消除。 

如果您想了解更多有关如何自己实现这一功能的信息，请阅读本教程：Linode 上的可扩展视频转码，您将学习如何使用 Kubernetes 和 Capella 将 mp4 文件转换为 HLS。请务必注册，以获得 100 美元的免费点数来完成该教程。您还可以阅读我们的新指南，了解如何在Akamai上为UGC流媒体设置实时转码。